python自然语言处理pdf

1.如何实现用python处理pdf

python是一款应用非常广泛的脚本程序语言,谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样,都可以直接在命令行里运行脚本程序。工具/原料

python;CMD命令行;windows操作系统

方法/步骤

1、首先下载安装python,建议安装2.7版本以上,3.0版本以下,由于3.0版本以上不向下兼容,体验较差。

2、打开文本编辑器,推荐editplus,notepad等,将文件保存成 .py格式,editplus和notepad支持识别python语法。

脚本第一行一定要写上 #!usr/bin/python

表示该脚本文件是可执行python脚本

如果python目录不在usr/bin目录下,则替换成当前python执行程序的目录。

3、编写完脚本之后注意调试、可以直接用editplus调试。调试方法可自行百度。脚本写完之后,打开CMD命令行,前提是python 已经被加入到环境变量中,如果没有加入到环境变量,请百度

4、在CMD命令行中,输入 “python” + “空格”,即 ”python “;将已经写好的脚本文件拖拽到当前光标位置,然后敲回车运行即可。

2.如何实现用python处理pdf

python是一款应用非常广泛的脚本程序语言,谷歌公司的网页就是用python编写。

python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样,都可以直接在命令行里运行脚本程序。

工具/原料python;CMD命令行;windows操作系统方法/步骤1、首先下载安装python,建议安装2.7版本以上,3.0版本以下,由于3.0版本以上不向下兼容,体验较差。2、打开文本编辑器,推荐editplus,notepad等,将文件保存成 .py格式,editplus和notepad支持识别python语法。

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调试方法可自行百度。脚本写完之后,打开CMD命令行,前提是python 已经被加入到环境变量中,如果没有加入到环境变量,请百度4、在CMD命令行中,输入 “python” + “空格”,即 ”python “;将已经写好的脚本文件拖拽到当前光标位置,然后敲回车运行即可。

3.精通python自然语言处理 怎么样

自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。

本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南,介绍了如何用Python实现各种NLP任务,以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章,分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。

本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。

4.python自然语言处理这本书怎么样

记得2007年上半年,最初读到这本书的时候还是草稿,用了整个一个暑假来仔细研究这本书,现在已经和以前的有很大不同了! 如果你要是自然语言学或语言信息处理相关专业的学生,又对python与nltk感兴趣的话,就看这本书吧,可以当做入门读物来看,整本书即涉及到了语料库的操作,也对传统的基于规则的方法有所涉及。

全书包括了分词(tokenization)、词性标注(POS)、语块(Chunk)标注、句法剖析与语义剖析等方面,是nlp中不错的一本实用教程。 当然缺点还是有的。

算是鸡蛋挑骨头吧。首先、对理论介绍不够,这可能与本书实用性很强的写作风格有关,如果你要想了解更多的理论,可以看专门讲理论的书籍;其次、对中文介绍不多,bird好像是澳洲人……所以,如果各位要是想为中文信息处理做贡献的话,还是在看本书的同时,看看中文的paper吧,网上资料很多,不多说了;另外,这本书可能并不能涉及到NLTK中的全部模块与语料,所以在研究时,可借助NLTK的网站文档来学习。

这本书最早是作为NLTK的在线教程出现的,每次都随着NLTK的变化来改变,所以与NLTK关系很是“暧昧”,呵呵。总之,这本书可以说是学习NLTK的不二之选。

5.python3怎么应用nltk自然语言处理库

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。

自然语言工具箱(NLTK,Natural Language Toolkit)是一个基于Python语言的类库,它也是当前最为流行的自然语言编程与开发工具。在进行自然语言处理研究和应用时,恰当利用NLTK中提供的函数可以大幅度地提高效率。

本文就将通过一些实例来向读者介绍NLTK的使用。开发环境:我所使用的python版本是最新的3.5.1,NLTK版本是3.2。

Python的安装不在本文的讨论范围内,我们略去不表。你可以从NLTK的官网上获得最新版本的NLTK。

Anyway,使用pip指令来完成NLTK包的下载和安装无疑是最简便的方法。当然,当你完成这一步时,其实还不够。

因为NLTK是由许多许多的包来构成的,此时运行Python,并输入下面的指令(当然,第一条指令还是要导入NLTK包)[python] view plain copy>>> import nltk >>> nltk.download() 然后,Python Launcher会弹出下面这个界面,建议你选择安装所有的Packages,以免去日后一而再、再而三的进行安装,也为你的后续开发提供一个稳定的环境。某些包的Status显示“out of date”,你可以不必理会,它基本不影响你的使用与开发。

既然你已经安装成功,我们来小试牛刀一下。当然本文涉及的主要任务都是自然语言处理中最常用,最基础的pre-processing过程,结合机器学习的高级应用我们会在后续文章中再进行介绍。

1、Sentences Segment(分句)也就是说我们手头有一段文本,我们希望把它分成一个一个的句子。此时可以使用NLTK中的 punkt sentence segmenter。

来看示例代码[python] view plain copy>>> sent_tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle') >>> paragraph = "The first time I heard that song was in Hawaii on radio. 。 I was just a kid, and loved it very much! What a fantastic song!" >>> sentences = sent_tokenizer.tokenize(paragraph) >>> sentences ['The first time I heard that song was in Hawaii on radio.', 'I was just a kid, and loved it very much!', 'What a fantastic song!'] 由此,我们便把一段话成功分句了。

2、Tokenize sentences (分词)接下来我们要把每个句话再切割成逐个单词。最简单的方法是使用NLTK 包中的 WordPunct tokenizer。

来看示例代码[python] view plain copy>>> from nltk.tokenize import WordPunctTokenizer >>> sentence = "Are you old enough to remember Michael Jackson attending 。 the Grammys with Brooke Shields and Webster sat on his lap during the show?" >>> words = WordPunctTokenizer().tokenize(sentence) >>> words ['Are', 'you', 'old', 'enough', 'to', 'remember', 'Michael', 'Jackson', 'attending', 'the', 'Grammys', 'with', 'Brooke', 'Shields', 'and', 'Webster', 'sat', 'on', 'his', 'lap', 'during', 'the', 'show', '?'] 我们的分词任务仍然完成的很好。

除了WordPunct tokenizer之外,NLTK中还提供有另外三个分词方法,TreebankWordTokenizer,PunktWordTokenizer和WhitespaceTokenizer,而且他们的用法与WordPunct tokenizer也类似。然而,显然我们并不满足于此。

对于比较复杂的词型,WordPunct tokenizer往往并不胜任。此时我们需要借助正则表达式的强大能力来完成分词任务,此时我所使用的函数是regexp_tokenize()。

来看下面这段话[python] view plain copy>>> text = 'That U.S.A. poster-print costs $12.40。' 目前市面上可以参考的在Python下进行自然语言处理的书籍是由Steven Bird、Ewan Klein、Edward Loper编写的《Python 自然语言处理》。

但是该书的编写时间距今已有近十年的时间,由于软件包更新等语言,在新环境下进行开发时,书中的某些代码并不能很正常的运行。最后,我们举一个书中代码out of date的例子(对上面这就话进行分词),并给出相应的解决办法。

首先来看书中的一段节录[python] view plain copy>>> text = 'That U.S.A. poster-print costs $12.40。' >>> pattern = r'''''(?x) # set flag to allow verbose regexps 。

([A-Z]\.)+ # abbreviations, e.g. U.S.A. 。 | \w+(-\w+)* # words with optional internal hyphens 。

| \$?\d+(\.\d+)?%? # currency and percentages, e.g. $12.40, 82% 。 | \.\.\. # ellipsis 。

| [][.,;"'?():-_`] # these are separate tokens; includes ], [ 。 ''' >>> nltk.regexp_tokenize(text, pattern) 我们预期得到输出应该是这样的[python] view plain copy['That', 'U.S.A.', 'poster-print', 'costs', '$12.40', '。

'] 但是我们实际得到的输出却是这样的(注意我们所使用的NLTK版本)[python] view plain copy[('', '', ''), ('A.', '', ''), ('', '-print', ''), ('', '', ''), ('', '', '.40'), ('', '', '')] 会出现这样的问题是由于nltk.internals.compile_regexp_to_noncapturing()在V3.1版本的NLTK中已经被抛弃(尽管在更早的版本中它仍然可以运行),为此我们把之前定义的pattern稍作修改[python] view plain copypattern = r"""(?x) # set flag to allow verbose regexps (?:[A-Z]\.)+ # abbreviations, e.g. U.S.A. |\d+(?:\.\d+)?%? # numbers, incl. currency and percentages |\w+(?:[-']\w+)* # words w/ optional internal hyphens/apostrophe |\.\.\. # ellipsis |(?:[.,;"'?():-_`]) # special 。

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